Gemma 3n на Google, бележи началото на изцяло нова ера в генеративния AI. Този модел е малък, изключително бърз и забележително, може да работи офлайн на телефони, като внася усъвършенствана технология за изкуствен интелект в устройствата, които използваме ежедневно. Gemma 3n е не само способна да разбира аудио, изображения и текст, но и нейната точност е изключителна, като надминава дори GPT-4.1 Nano в Chatbot Arena.
Иновативната архитектура на Gemma 3n
В очакване на бъдещето на AI на устройствата, Google DeepMind си сътрудничи тясно с водещи компании в мобилния хардуер, като Qualcomm Technologies, MediaTek и Samsung System LSI, за да разработи нова архитектура.
Тази архитектура е замислена за оптимизиране на производителността на генеративния AI на устройства с ограничени ресурси, като телефони, таблети и лаптопи. За да се постигне тази цел, архитектурата включва три ключови иновации: Layerwise Embedding (PLE) caching, MatFormer architecture и Conditional Parameter Loading.
PLE Caching: Преодоляване на ограниченията на паметта
PLE Caching е хитър механизъм, който позволява на модела да разтовари параметрите за влагане на слоеве във бърза външна памет, като значително намалява използването на паметта без да жертва производителността. Тези параметри се генерират извън оперативната памет на модела и се извличат при нужда по време на изпълнение, като дават възможност за ефективна работа дори на устройства с ограничени ресурси.
Представете си, че стартирате сложен AI модел, но паметта на вашето устройство е ограничена. PLE Caching е като интелигентен библиотекар, който съхранява рядко използвани книги (параметри) в склад наблизо (външна памет). Когато моделът се нуждае от тези параметри, библиотекарят бързо ги извлича, като гарантира, че моделът работи гладко, без да заема ценно място в паметта.
Конкретно, PLE Caching оптимизира използването на паметта и производителността по следните начини:
Намаляване на заеманото място в паметта: Чрез съхраняване на нечесто използвани параметри във външна памет, PLE Caching може да намали количеството памет, необходимо на модела по време на работа. Това прави възможно стартирането на големи AI модели на устройства с ограничени ресурси.
Повишаване на производителността: Въпреки че извличането на параметри от външна памет отнема известно време, PLE Caching минимизира латентността, като интелигентно предвижда кои параметри ще се използват в бъдеще и ги зарежда в кеша предварително. Това гарантира, че моделът може да работи почти в реално време.
Поддръжка на по-големи модели: Чрез намаляване на изискванията към паметта, PLE Caching ни позволява да изграждаме по-големи, по-сложни AI модели. Тези модели имат по-голяма изразителна сила и са способни да изпълняват по-сложни задачи.
MatFormer Архитектура: Прецизен дизайн като руска кукла
Matryoshka Transformer (MatFormer) архитектурата въвежда вложен Transformer дизайн, в който по-малки подмодели са вградени в по-големи модели, подобно на руските кукли матрьошки. Тази структура позволява селективно активиране на подмодели, което позволява на модела динамично да регулира размера и нуждите си от изчисления в зависимост от задачата. Тази гъвкавост намалява разходите за изчислителни ресурси, времето за реакция и консумацията на енергия, което го прави добре пригоден за периферни и облачни внедрявания.
Основната идея на MatFormer архитектурата е, че не всички задачи изискват пълния AI модел. За прости задачи е необходимо само да се активира по-малък подмодел, което спестява изчислителни ресурси. За сложни задачи може да се активира по-голям подмодел за по-висока точност.
Нека илюстрираме предимствата на MatFormer архитектурата с пример. Да предположим, че използвате AI модел за идентифициране на обекти в изображение. За прости изображения, например изображения, съдържащи само един обект, може да се активира по-малък подмодел, който е специализиран в идентифицирането на този конкретен тип обект. За сложни изображения, например изображения, съдържащи множество обекти, може да се активира по-голям подмодел, който е способен да идентифицира различни обекти.
Предимствата на MatFormer архитектурата са:
Намаляване на разходите за изчисления: Чрез активиране само на необходимите подмодели, MatFormer архитектурата може значително да намали разходите за изчисления. Това е от съществено значение за стартирането на AI модели на устройства с ограничени ресурси.
Съкращаване на времето за реакция: Тъй като MatFormer архитектурата може динамично да регулира размера на модела в зависимост от задачата, тя може да съкрати времето за реакция. Това позволява на AI моделите да реагират по-бързо на потребителски заявки.
Намаляване на консумацията на енергия: Чрез намаляване на разходите за изчисления, MatFormer архитектурата може също да намали консумацията на енергия. Това е от съществено значение за удължаване на живота на батерията.
Условно зареждане на параметри: Зареждане при поискване, оптимизиране на ресурси
Условното зареждане на параметри позволява на разработчиците да пропуснат зареждането на неизползвани параметри (като например параметри за обработка на аудио или изображения) в паметта. Ако е необходимо, тези параметри могат да бъдат заредени динамично по време на изпълнение, като по този начин допълнително се оптимизира използването на паметта и моделът може да се адаптира към различни устройства и задачи.
Представете си, че използвате AI модел за обработка на текст. Ако вашата задача не изисква обработка на аудио или изображения, зареждането на параметри за обработка на аудио или изображения би било разхищение на ресурси. Условното зареждане на параметри позволява на модела да зарежда само необходимите параметри, като по този начин се минимизира използването на паметта и се подобрява производителността.
Условното зареждане на параметри работи по следния начин:
- Моделът анализира текущата задача и определя кои параметри са необходими.
- Моделът зарежда само необходимите параметри в паметта.
- Когато задачата приключи, моделът освобождава параметрите, които вече не са необходими.
Предимствата на условното зареждане на параметри са:
Оптимизиране на използването на паметта: Чрез зареждане само на необходимите параметри, условното зареждане на параметри може значително да оптимизира използването на паметта. Това е от съществено значение за стартирането на AI модели на устройства с ограничени ресурси.
Подобряване на производителността: Чрез намаляване на броя на заредените параметри, условното зареждане на параметри може да подобри производителността. Това позволява на AI моделите да реагират по-бързо на потребителски заявки.
Поддръжка на по-широка гама от устройства: Чрез оптимизиране на използването на паметта, условното зареждане на параметри позволява на AI моделите да работят на по-широка гама от устройства, включително устройства с ограничена памет.
Отличителните характеристики на Gemma 3n
Gemma 3n въвежда множество иновативни технологии и характеристики, които предефинират възможностите на AI на устройства.
Нека се потопим в неговите ключови характеристики:
Оптимизирана производителност и ефективност на устройство: Gemma 3n е приблизително 1,5 пъти по-бърза от своя предшественик (Gemma 3 4B), като същевременно поддържа значително по-високо качество на изхода. Това означава, че можете да получите по-бързи и по-точни резултати на устройството си, без да се налага да разчитате на облачна връзка.
PLE Caching: Системата PLE caching позволява на Gemma 3n да съхранява параметри в бърза локална памет, като по този начин намалява заетостта на паметта и подобрява производителността.
MatFormer Архитектура: Gemma 3n използва MatFormer архитектура, която избирателно активира параметрите на модела въз основа на конкретни заявки. Това позволява на модела динамично да регулира размера и нуждите си от изчисления, като по този начин оптимизира използването на ресурсите.
Условно зареждане на параметри: За да се запазят ресурсите на паметта, Gemma 3n може да заобиколи зареждането на ненужни параметри, например да не зарежда съответните параметри, когато не са необходими визуални или аудио данни. Това допълнително повишава ефективността и намалява консумацията на енергия.
Приоритетност на неприкосновеността на личния живот и готовност за офлайн режим: Възможността за стартиране на AI функции локално, без да е необходима интернет връзка, гарантира неприкосновеността на потребителите. Това означава, че данните ви не напускат устройството ви и можете да използвате AI функции, без да имате мрежова връзка.
Разбиране на множество модалности: Gemma 3n предлага разширена поддръжка за аудио, текст, изображения и видео входове, позволявайки сложни мултимодални взаимодействия в реално време. Това позволява на AI модела да разбира и отговаря на различни входове, осигурявайки по-естествено и интуитивно потребителско изживяване.
Аудио възможности: Той предлага автоматично разпознаване на реч (ASR) и превод на реч в текст, с висококачествена транскрипция и многоезикова поддръжка. Това означава, че можете да използвате Gemma 3n за преобразуване на говорима реч в текст и за превод на реч от един език на друг.
Подобрени многоезични възможности: Значително подобрена производителност за езици като японски, немски, корейски, испански и френски. Това позволява на Gemma 3n да разбира и генерира текст на различни езици с по-голяма точност.
32K Token Context: Той може да обработва големи количества данни в една заявка, което позволява по-дълги разговори и по-сложни задачи. Това означава, че можете да предоставите на Gemma 3n по-дълги текстови входове, без да се притеснявате за превишаване на прозореца му за контекст.
Бързо започване на работа с Gemma 3n
Започването на работа с Gemma 3n е много просто и разработчиците могат да изследват и интегрират този мощен модел чрез два основни метода.
1. Google AI Studio: Бързо прототипиране
Просто влезте в Google AI Studio, отидете в студиото, изберете модела Gemma 3n E4B и след това можете да започнете да изследвате възможностите на Gemma 3n. Студиото е идеално за разработчици, които искат бързо да прототипират и тестват идеи, преди да пристъпят към пълно внедряване.
Можете да получите API ключ и да интегрирате модела във вашия локален AI чатбот, особено чрез приложението Msty.
Освен това можете да използвате Google GenAI Python SDK, за да интегрирате модела във вашето приложение само с няколко реда код. Това улеснява интегрирането на Gemma 3n във вашите проекти.
2. Разработване на крайни устройства с Google AI Edge: Създаване на локални приложения
За разработчиците, които искат да интегрират Gemma 3n директно в своите приложения, Google AI Edge предоставя необходимите инструменти и библиотеки за разработка на крайни устройства на Android и Chrome устройства. Този метод е идеален за изграждане на приложения, които използват възможностите на Gemma 3n локално.
Google AI Edge предлага гама от инструменти и библиотеки, които улесняват разработчиците да интегрират Gemma 3n в своите приложения. Тези инструменти включват:
- TensorFlow Lite: Лека рамка за стартиране на AI модели на мобилни устройства.
- ML Kit: Колекция от API за добавяне на машинно обучение към мобилни приложения.
- Android Neural Networks API (NNAPI): API за използване на хардуерни ускорители на устройства за стартиране на AI модели.
Чрез използването на Google AI Edge, разработчиците могат да изградят различни иновативни приложения, включително:
- Офлайн разпознаване на реч: Позволява на потребителите да контролират устройствата си с гласови команди без интернет връзка.
- Разпознаване на изображения в реално време: Позволява на потребителите да идентифицират обекти в изображения, без да е необходимо да качват изображенията в облака.
- Интелигентно генериране на текст: Позволява на потребителите да генерират различни видове текст, като например имейли, статии и код.